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该文件包含MATLAB中Alexnet迁移学习应用于自己数据库图像识别的代码。

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简介：
该资源包含利用MATLAB进行Alexnet迁移学习，并针对个人数据库中的图像数据进行识别的项目文件。

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  • 基于MATLAB的AlexNet迁移学习应用于自定义图像数据库识别的实现.rar
    优质
    本资源提供了一个基于MATLAB平台利用AlexNet进行迁移学习的具体实践案例，旨在实现对特定图像数据集的有效分类与识别。通过调整网络参数及训练策略，能够显著提升模型在定制化视觉任务上的性能表现。 MATLAB的Alexnet迁移学习实现自己数据库的图像识别.rar
     
  • （黑白灰度图像版）AlexNet迁移学习的Matlab代码及使用方法
    优质
    本资源提供基于Matlab实现的AlexNet模型在黑白灰度图像上的迁移学习代码和详细使用说明。用户可直接调用或修改参数以适应特定需求，适用于科研与教学场景。 将AlexNet的第一层输入改为227*227*1，以处理黑白图片，解决了某些人的需求问题。
     
  • 基于Matlab的GoogleNet迁移学习在分类识别中的应用
    优质
    本研究利用MatLab平台实施GoogleNet模型进行迁移学习，探索其在图像分类与识别任务中的高效性和适用性。 一个完整的迁移学习过程的完整代码。
     
  • MATLAB迁移学习代码及应用.rar
    优质
    该资源包含使用MATLAB进行迁移学习的相关代码和示例应用，适用于机器学习研究者和技术开发人员快速上手与深入探索。 在MATLAB中进行迁移学习可以考虑使用AlexNet模型。AlexNet可以在MATLAB的App功能中自行下载。
     
  • 基于迁移学习的TensorFlow 2.x图像识别实现
    优质
    本项目利用TensorFlow 2.x框架，结合迁移学习技术，构建高效稳定的图像识别模型。通过复用预训练网络权重，减少训练时间与计算资源消耗，适用于多种图像分类任务。 几乎所有图像识别任务都可以基于这段代码实现。该代码涵盖了：制作图像数据集、进行图像预处理、搭建及微调模型、训练与测试模型以及保存模型等内容。本例中，我们使用了TensorFlow的ResNet预训练模型，并在此基础上进行了微调，从而能够解决复杂的分类问题。
     
  • 基于VGG19的迁移学习在图像风格迁移中的应用与实践
    优质
    本文探讨了利用VGG19模型进行迁移学习在图像风格转换领域的应用，并通过具体案例展示了该技术的实际效果和优化策略。 这是一个使用预训练的VGG19网络完成图片风格迁移的项目，使用的语言为Python，框架为TensorFlow。给定一张风格图片A和内容图片B，能够生成具备A图片风格和B图片内容的图片C。
     
  • 基于VGG19的迁移学习在图像风格迁移中的应用与实践
    优质
    本研究探讨了利用VGG19模型进行迁移学习在图像风格迁移领域的应用效果，并通过具体案例展示了其高效性和灵活性。 这是一个使用预训练的VGG19网络完成图片风格迁移的项目，使用的语言为Python，框架为TensorFlow。给定一张风格图片A和内容图片B，能够生成具备A图片风格和B图片内容的图片C。下面给出两个示例，风格图片都使用梵高的《星夜》。
     
  • 基于迁移学习的可食用野菜识别（MATLAB）
    优质
    本研究利用MATLAB开发了一种基于迁移学习技术的模型，旨在有效识别各种可食用野菜。通过将预训练模型应用于特定的野菜品鉴任务中，提高了模型在小规模数据集上的泛化能力与准确性，为野外食物安全提供了有力支持。 基于MATLAB的Matconvnet工具箱实现了一种可食用野菜识别系统，包括单一图像识别和批量图像识别功能，并可以通过更改训练集的方式实现其他目标的识别。该系统采用VGG-F模型。文件夹中包含1200张野菜图片数据集、训练代码、GUI演示界面的实现、系统文档以及操作演示视频。 由于上传限制，fisher准则和VGG-19实现可食用野菜识别的相关内容无法在此上传，如有需要可以另行联系获取更多信息。
     
  • MATLAB AlexNet 图像识别代码 - HappyDonkey13 自动化视觉定位
    优质
    本项目由HappyDonkey13开发，利用MATLAB实现基于AlexNet的图像识别技术，专注于自动化视觉定位的应用研究。 在自动驾驶的视觉定位领域，我们使用了AlexNet进行图像识别，并基于MIT许可证发布了相关代码（详情请参阅LICENCE文件）。此项目旨在通过扩展现有技术，在城市环境中实现精确位置绘制。 我们的工作是对现有的GitHub存储库进行了调整和改进，使其能够处理来自三个不同方向的输入图像。利用NetVLAD架构作为主干模型来预测车辆的位置信息。为了训练网络进行视觉定位任务，我们通常会从预训练于ImageNet或Places205的数据集上的模型开始。 下载相关资源： - 对于AlexNet实验：请获取imagenet-caffe-ref和imagenet-vgg-verydeep-16。 对于VGG-16实验及其他自定义CNN架构，您需要调整loadNet.m文件以适应您的初始网络。此外，请配置NetVLAD库，复制localPaths.m.setup并根据需求修改指向依赖项、数据集位置及预训练模型的路径。 有关如何进行具体操作（包括训练和测试），请参考demo.m中的说明文档。我们使用东京作为示例城市展示了整个流程，但同样的步骤也适用于匹兹堡或其他任何地方的城市环境。
     
  • 基于Swin-Transformer网络的迁移学习在水果数据集五分类图像识别项目的应用
    优质
    本项目采用Swin-Transformer网络进行迁移学习，在水果图像数据集中实现了高效的五分类识别。通过优化模型参数，显著提升了图像分类精度和效率。 本项目基于Swin-Transformer迁移学习的图像分类模型已经开发完成，并可以直接运行。数据集包含五类水果（哈密瓜、胡萝卜、樱桃、黄瓜和西瓜），共有1849张训练图片及387张预测图片。在进行网络训练时，采用了cos 学习率自动衰减策略，并进行了50个epoch的训练周期。最终模型在测试集中取得了高达93%的精度表现。 如果有意使用自己的数据集来重新训练该模型，请查阅README文件以获取更多相关信息和指导。